MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE

· Blue Rose Publishers
ປຶ້ມອີບຸກ
114
ໜ້າ
ບໍ່ໄດ້ຢັ້ງຢືນການຈັດອັນດັບ ແລະ ຄຳຕິຊົມ ສຶກສາເພີ່ມເຕີມ

ກ່ຽວກັບປຶ້ມ e-book ນີ້

Concept learning: Introduction, version spaces and the candidate elimination algorithm; learning with trees: Constructing decision trees, CART, classification example. Alternatively, each concept can be thought of as a Boolean-valued function defined over this larger set (e.g., a function defined over all animals, whose value is true for birds and false for other animals). In this chapter we consider the problem of automatically inferring the general definition of some concept, given examples labeled as+.membersor nonmembers of the concept. This task is commonly referred to as concept learning or approx-imating a Booleanvalued function from examples.

ກ່ຽວກັບຜູ້ຂຽນ

My self Sureshkumar.P working as Assistant Professor in Mechanical Engineering

ໃຫ້ຄະແນນ e-book ນີ້

ບອກພວກເຮົາວ່າທ່ານຄິດແນວໃດ.

ອ່ານ​ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ

ສະມາດໂຟນ ແລະ ແທັບເລັດ
ຕິດຕັ້ງ ແອັບ Google Play Books ສຳລັບ Android ແລະ iPad/iPhone. ມັນຊິ້ງຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດກັບບັນຊີຂອງທ່ານ ແລະ ອະນຸຍາດໃຫ້ທ່ານອ່ານທາງອອນລາຍ ຫຼື ແບບອອບລາຍໄດ້ ບໍ່ວ່າທ່ານຈະຢູ່ໃສ.
ແລັບທັອບ ແລະ ຄອມພິວເຕີ
ທ່ານສາມາດຟັງປຶ້ມສຽງທີ່ຊື້ໃນ Google Play ໂດຍໃຊ້ໂປຣແກຣມທ່ອງເວັບຂອງຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານໄດ້.
eReaders ແລະອຸປະກອນອື່ນໆ
ເພື່ອອ່ານໃນອຸປະກອນ e-ink ເຊັ່ນ: Kobo eReader, ທ່ານຈຳເປັນຕ້ອງດາວໂຫຼດໄຟລ໌ ແລະ ໂອນຍ້າຍມັນໄປໃສ່ອຸປະກອນຂອງທ່ານກ່ອນ. ປະຕິບັດຕາມຄຳແນະນຳລະອຽດຂອງ ສູນຊ່ວຍເຫຼືອ ເພື່ອໂອນຍ້າຍໄຟລ໌ໄໃສ່ eReader ທີ່ຮອງຮັບ.